¿Podemos al menos aprender a fracasar más rápido?

Artículo | 21/12/2016 ong>Resumen

Para los profesionales clínicos y (lo que es más importante) para los pacientes, el proceso actual de ensayo y error para encontrar un tratamiento eficaz contra la depresión es frustrante y desalentador. Nuestra capacidad para concordar con precisión a los pacientes individuales con medicamentos específicos es vergonzosamente deficiente1 . Además, dada la respuesta sintomática tardía a la mayor parte de los tratamientos antidepresivos, el tiempo de ciclos para cada ensayo y error puede ser de hasta dos meses. Por consiguiente, no es sorprendente que muchos pacientes que comienzan con tratamiento antidepresivo se desalienten y nunca regresen. Como lo describe claramente R. Perlis2 , todavía no está a la vista una predicción más precisa o una selección de tratamiento personalizado. Es posible que ni siquiera esté en el horizonte. Gran parte de la investigación que sostiene apoyar a la personalización del tratamiento en realidad es más relevante para la predicción general del pronóstico de la depresión o la predicción general de la respuesta al tratamiento que para la selección de tratamientos específicos para los individuos.1 Me refiero a esta aplicación incorrecta de la evidencia para “tratar de dar respuesta a una pregunta de cuatro grupos con un diseño de investigación de dos grupos”. Expresado en términos estadísticos, la selección del tratamiento personalizado o de precisión depende de los efectos de interacción más que de los efectos principales. Si esperamos detectar interacciones en vez de sólo efectos principales, la investigación para respaldar la medicina de precisión para la depresión ciertamente exigirá muestras mucho más extensas que aquellas a las que estamos acostumbrados. Lo que es más importante, la selección y las pruebas de interacciones promisorias o factores moderadores, posiblemente precisarán una comprensión más clara de los mecanismos de tratamiento y medidas de variables más precisas..

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World Psychiatry (Ed Esp)
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